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本文融合FLC和PIDNN兩種控制方法，并將該方法應用到船舶航向控制系統中。仿真
結果表明: 該控制系統響應速度快、超調量小、穩態精度高, 能夠快速跟蹤系統輸出并進
行有效控制, 且具有一定的自適應性和魯棒性, 滿足實時控制的要求。
[關鍵詞]模糊控制;PID神經網絡; 航向控制
船舶操縱自動舵一直是船舶運動控制的重要研究課題之一，它與航行安全、能源節約
及操作省力密切相關，從事這一領域研究的專家、學者一直在不懈努力的進行研究。[1]
人工神經網絡模擬人腦的工作方式, 是由大量的基本單元互連而成的一種高度復雜、
非線性、并行處理的信息處理系統, 具有一定的自學習、自適應、非線性映射能力以及較強的容錯性等優點。
將PID控制規律融入神經網絡之中, 即構成一種新型網絡結構, 稱為PID神經網絡
(PIDNN) [2] 。它實現了神經網絡和PID 控制規律的本質結合。隱含層中比例(P)、積分(I)、微分(D)3個單元的引入, 使它成為一種動態前向網絡, 增強了神經元處理信息的能力,更適合于控制系統。
模糊控制是一種新興的控制方法.它已被廣泛應用在各個領域,尤其適用于船舶這類不
能精確建模或難以建模的非線性系統,但其不足在于不易建立模糊規則。本文提出一種基于PID 神經網絡和模糊控制相結合的方案, 用來對船舶航向控制系統進行控制。并用Matlab進行仿真研究, 得到了較為滿意的結果。
結果表明: 該控制系統響應速度快、超調量小、穩態精度高, 能夠快速跟蹤系統輸出并進
行有效控制, 且具有一定的自適應性和魯棒性, 滿足實時控制的要求。
[關鍵詞]模糊控制;PID神經網絡; 航向控制
船舶操縱自動舵一直是船舶運動控制的重要研究課題之一，它與航行安全、能源節約
及操作省力密切相關，從事這一領域研究的專家、學者一直在不懈努力的進行研究。[1]
人工神經網絡模擬人腦的工作方式, 是由大量的基本單元互連而成的一種高度復雜、
非線性、并行處理的信息處理系統, 具有一定的自學習、自適應、非線性映射能力以及較強的容錯性等優點。
將PID控制規律融入神經網絡之中, 即構成一種新型網絡結構, 稱為PID神經網絡
(PIDNN) [2] 。它實現了神經網絡和PID 控制規律的本質結合。隱含層中比例(P)、積分(I)、微分(D)3個單元的引入, 使它成為一種動態前向網絡, 增強了神經元處理信息的能力,更適合于控制系統。
模糊控制是一種新興的控制方法.它已被廣泛應用在各個領域,尤其適用于船舶這類不
能精確建模或難以建模的非線性系統,但其不足在于不易建立模糊規則。本文提出一種基于PID 神經網絡和模糊控制相結合的方案, 用來對船舶航向控制系統進行控制。并用Matlab進行仿真研究, 得到了較為滿意的結果。
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